本記事では、RAGの性能を高めるための「Plan×RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの文脈消える問題を克服する新手法「Plan×RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Plan×RAGは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。アールト大学とMicrosoft Researchの研究者らによって2024年10月に提案されました。 ざっくり言うと、Plan×RAGとは、「計画を立ててから検索する」手法です。Plan×RAGでは、ユーザーの質問を、まず最初に小さな単位に分解。その後、それらの関係性

本記事では、マイクロソフトが開発したマルチエージェントシステム「Magentic-One」を紹介します。 最近では特定の分野に特化したLLMエージェントが次々と開発されていますが、より汎用的な能力を持つエージェントの実現が課題となっていました。この課題に対し、Magentic-Oneは「複数のエージェントによるチームワーク」という新しいアプローチで解決を試みています。 その設計思想や具体的な仕組みは、今後のLLMエージェント開発に大きな示唆を与えています。 参照論文情報 タイトル：Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks 著者：Adam Fourney, Gagan Bansal, Hussein Mozannar, Cheng Tan, Eduardo Salinas, Erkang (

なんかもう、つらいのよ。 この１〜２ヶ月間、いやこんな感じを君らに期待したわけじゃないんだけどな、とずっと思ってるよ。 支持してたのは、自民も立憲民主も維新も支持できなかったから、に尽きる。 自民については安倍ちゃん、正確には安倍ちゃんの取り巻きが全く信条にそぐわない方々ばかりだったのでこれは支持できない。 立憲は要所要所で悪くはないが、個人的に立憲周りの人間に散々煮え湯を飲まされてきたので無理。 維新は、「大阪ではバスの運転手なんかが◯◯万も貰っていたんですよ（→維新は改革して引き下げたんです！）」みたいな職業差別丸出しの演説をしてた維新の候補者に出くわしたことがあって、正直ドン引きした。 言いたいことは分からんでもないが、言い方が下手すぎるやろ。 となったときにどこにたどり着くかというと、国民民主にたどり着くのよ。というか、そこにしかたどり着けなかった。 特に気にしていたのは社民党的・